梯度稀疏和最小平方约束下的低照度图像分解及细节增强

来源 :电子学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：guold

【摘要】

：

低照度图像存在细节模糊、对比度低等问题.针对这些问题,本文提出一种低照度彩色图像增强算法.首先建立梯度稀疏和最小平方约束模型,将图像分解为结构层和细节层;然后采用提出的多尺度边缘保护细节增强算法强化图像的细节信息并滤波;最后把细节增强的图像经改进的Retinex算法映射,最终得到细节增强、亮度适宜、对比度较强的修复图像.实验结果表明,主观上:图像细节增强,亮度适宜;客观上:结构层图像的一维像素线性

【作者】

：

黄伟国张永萍毕威高冠琪朱忠奎

【机构】

：

苏州大学城市轨道交通学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

：

低照度图像梯度稀疏约束细节增强改进的Retinex low illumination image gradient sparse constraint

【基金项目】

：

国家自然科学基金（N0.51405320）,苏州自然科学基金（No.SYG201511）

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